• 聊聊数据挖掘竞赛中的套路与深度学习的局限

    这些非线性模型的方法,也大概是把低维度投影到高维度后塞进线性模型,至于说为什么要用非线性模型提取,一是因为省人力,二是因为模型往往能学习到人类常识上意识不到的特征的,至于为什么不适用非线性模型直接进去...
    文章 2017-08-02 812浏览量
  • 《白话深度学习与TensorFlow》——第2章 深度学习是...

    那就是如果网络中前面的线性层引入的是线性关系,后面的激励层还是线性关系,那么就会让网络没办法很好地拟合非线性特性的关系,从而发生严重的欠拟合现象。函数表达式: 由于这类激励函数的局限性问题,目前主要也...
    文章 2017-09-04 2262浏览量
  • 深度学习笔记4:深度神经网络的正则化

    在 L2 正则化中,如何正则化系数变得比较大,参数矩阵 W 中的每个元素都在变小,线性计算的和 Z 也会变小,激活函数在此时相对呈线性状态,这样就大大简化了深度神经网络的复杂性,因而可以防止过拟合。至于 L1 和 L...
    文章 2018-09-03 2360浏览量
  • 机器学习中的规则化范数(L0,L1,L2,核范数)

    至于过拟合是什么,上面也解释了,就是模型训练时候的误差很小,但在测试的时候误差很大,也就是我们的模型复杂到可以拟合到我们的所有训练样本了,但在实际预测新的样本的时候,糟糕的一塌糊涂。通俗的讲就是应试...
    文章 2017-11-09 957浏览量
  • 开发者自述:我是怎样理解支持向量机(SVM)与神经...

    不过详细来说,线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样,而非线性SVM就完全和神经网络不一样了(是的没错,现实生活中大多问题是非线性的),详情可以参考知乎答案。这两个冤家一直不争上下,最近基于神经网络...
    文章 2017-08-02 2328浏览量
  • 深度学习模型训练痛点及解决方法

    激活函数,如relu,tanh,sigmod都是非线性函数,一方面可以增加模型的非线性元素,另一方面可以降低梯度弥散问题(我们后面详细讲解)。目前使用较多的就是relu函数。他模拟了生物学上的阈值响应机制,利用人脑只对...
    文章 2018-05-31 6091浏览量
  • 零基础入门深度学习:感应器、线性单元和梯度下降

    3线性单元是啥 感知器有一个问题,当面对的数据集不是线性可分的时候,『感知器规则』可能无法收敛,这意味着我们永远也无法完成一个感知器的训练。为了解决这个问题,我们使用一个可导的线性函数来替代感知器的阶跃...
    文章 2017-05-02 1206浏览量
  • 机器学习中的范数规则化-L0,L1和L2范式(转载)

    至于过拟合是什么,上面也解释了,就是模型训练时候的误差很小,但在测试的时候误差很大,也就是我们的模型复杂到可以拟合到我们的所有训练样本了,但在实际预测新的样本的时候,糟糕的一塌糊涂。通俗的讲就是应试...
    文章 2017-12-01 917浏览量
  • 范数规则化之L0、L1与L2范数

    至于过拟合是什么,上面也解释了,就是模型训练时候的误差很小,但在测试的时候误差很大,也就是我们的模型复杂到可以拟合到我们的所有训练样本了,但在实际预测新的样本的时候,糟糕的一塌糊涂。通俗的讲就是应试...
    文章 2017-09-03 1577浏览量
  • 浅谈机器学习中的规则化范数(转)

    至于过拟合是什么,上面也解释了,就是模型训练时候的误差很小,但在测试的时候误差很大,也就是我们的模型复杂到可以拟合到我们的所有训练样本了,但在实际预测新的样本的时候,糟糕的一塌糊涂。通俗的讲就是应试...
    文章 2015-12-29 867浏览量
  • 范数规则化之核范数与规则项参数选择

    OK,OK,那我们得知道Low-Rank是啥?用来干啥的?我们先来回忆下线性代数里面“秩”到底是啥?举个简单的例子吧: 对上面的线性方程组,第一个方程和第二个方程有不同的解,而第2个方程和第3个方程的解完全相同。从...
    文章 2017-09-03 1656浏览量
  • Gauss-Newton算法学习

    高斯牛顿法正是用于解决非线性最小二乘问题,达到数据拟合、参数估计和函数估计的目的。假设我们研究如下形式的非线性最小二乘问题: 这两个位置间残差(重投影误差): 如果有大量观测点(多维),我们可以通过选择...
    文章 2016-06-08 1508浏览量
  • Andrew Ng机器学习公开课笔记-Logistic Regression

    再者,其实只有在分界线周围的样本点对分类模型会有比较大的影响,而比较远的样本点其实对模型没影响 但对于线性模型而言,增加任何样本点都会对模型产生相同的影响 所以提出logistic回归模型,这种回归模型可以...
    文章 2017-05-02 1756浏览量
  • 从零搭建推荐体系:概述及标签体系搭建(上)

    缺点:对缺失数据较敏感,对非线性问题没有通用解决方案,需要选择核函数来处理,算法使用并且极其复杂。使用场景:常见于社交网站用户分类场景。Ad boosting: 这个算法说实话我也解释不清,没真正运用过,凭自己查...
    文章 2017-08-01 2537浏览量
  • 从清华到阿里,他只用6年时间,影响了数亿用户

    做完这件事之后,其实基本上解决了之前说的一些问题,一个是非线性学习能够让模型自动的智能化的在数据里面去挖掘人挖掘不出来的知识,节省人工的劳力,来真正形成现在说的一个智能化的方法,用一个非常强力的人工...
    文章 2017-08-18 9591浏览量
  • 浅谈Logistic回归及过拟合

    产生这个现象的原因是存在一些无法正确分类的样本点,也就是我们的数据集并非线性可分,但我们的logistic regression是线性分类模型,对非线性可分情况无能为力。然而我们的优化程序并没能意识到这些不正常的样本点...
    文章 2016-06-13 2010浏览量
  • 深度学习综述

    隐藏层的作用可以看成是使用一个非线性的方式打乱输入数据,来让输入数据对应的类别在最后一层变得线性可分。在20世纪90年代晚期,神经网络和反向传播算法被大多数机器学习团队抛弃,同时也不受计算机视觉和语音识别...
    文章 2018-07-04 3995浏览量
  • 计算广告关键技术:他们怎么什么都知道?

    通过URL获得页面内容是一个典型的爬虫应用,与搜索引擎的爬虫不同的是,广告系统的爬虫只抓取用户请求的页面,而全网页面。鉴于上述原因,广告系统使用“半在线抓取系统”,该系统有三个特点。第一,仅对用户发起...
    文章 2017-05-18 3126浏览量
  • 全解卷积神经网络,并分享9篇必读论文

    这些层提供了非线性特性nonlinearities与维度保留特性preservation of dimension用于提高整个网络结构的鲁棒性以及控制过拟合(control overfitting)。一个经典的CNN结构像下图所示: 然而,最后一层是非常重要的一...
    文章 2018-01-26 4269浏览量
  • Andrew Ng机器学习课程笔记-week6(精度&召回率)

    假设你实现了一个正则化的线性回归算法来预测房价,然而当你用它来测试一批新的房屋数据时,发现预测出来的数据是很不准确的,那么,下一步你该干?以下这些选项,分别针对的是高方差或高偏差的问题,你可以尝试用...
    文章 2017-08-25 800浏览量
  • scikit-learn学习之SVM算法

    SVC(C-Support Vector Classification):支持向量分类,基于libsvm实现的(libsvm详情参考 或者百科),数据拟合的时间复杂度是数据样本的二次方,这使得他很难扩展到10000个数据集,当输入是多类别时(SVM最初是...
    文章 2016-05-04 1145浏览量
  • 【深度学习之美】“机器学习”三重门,“中庸之道”趋...

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度...激活引入非线性,池化预防过拟合(深度学习入门系列之十二) 循环递归RNN,序列建模套路深(深度学习入门系列之十三) LSTM长短记,长序依赖可追忆(深度学习入门系列之十四)
    文章 2017-05-31 24631浏览量
  • 干货|模型表现不好怎么办?37条妙计助你扭转局势

    数据输入这一大坨线性代数,然后等着答案吐出来。如果答案错了怎么办?那就把这一大坨搅和搅和,直到答案对了为止。16.把大问题变成小问题 这有助于定位问题出在哪儿。举个例子,如果目标输出是一个目标类别或者...
    文章 2017-08-01 997浏览量
  • 机器学习之旅-SVM分类器

    本次内容主要讲解什么是...非线性的数据集,需要核函数转换空间,才具有非线性数据处理能力。最优分类超平面只由少数支持向量决定,问题具有稀疏性。二、推导 下面讲解下SVM的数学原理,其实就是复述我之前写过的东西。...
    文章 2014-11-07 1128浏览量
  • 【深度学习之美】Hello World感知机,懂你我心才安息...

    图5-6 线性可分的“与、或、”和线性不可分的“异或” 一个寄以厚望的感知机,居然连简单的“异或”功能都实现不了,这点让明斯基颇为失望。于是,在1969年,他和同事Papert合作写下《感知机》一书[3],直接把...
    文章 2017-06-04 23415浏览量
  • 2014-04-03研究笔记整理

    这个信号子空间用来干呢,就是hrf,既然不是固定的,我们就假设他如小波那样,可以由尺度函数,和小波函数组合而成。我们就在要比对的时候,才进行组装,组装的结果要和cca空域上有最大的相关系数。如果只选取一个...
    文章 2017-06-30 1317浏览量
  • BAT资深算法工程师「Deep Learning」读书系列分享(一...

    Minsky就发现了这种结构的要害,专门写了一本书叫「Perceptron」,直指感知器的两个核心问题,第一个就是连简单的非线性问题都解决不了,第二,非线性问题理论上可以通过多层网络解决,但是难以训练(在当时基本不...
    文章 2017-08-01 844浏览量
  • 深度学习中的Normalization模型(附实例&公式)

    如此一个神经元就完成了对输入数据非线性函数变换。这里需要强调下,步骤一的输出一般称为净激活(Net Activation),第二步骤经过激活函数后得到的值为激活值。为了描述简洁,本文后续文字中使用激活的地方,其实...
    文章 2019-08-27 749浏览量
  • 【深度学习之美】山重水复疑无路,最快下降问梯度...

    这一下(运算量下降)一上(计算速度上升),加之多层神经网络可通过设置隐含层(hidden layer),极大增强了数据特征的表征能力,从而轻易解决感知机无法实现的异或门(XOR gate)难题,这些“天时地利人和”的大好环境...
    文章 2017-06-19 23976浏览量
  • 进入深度学习之前,想清楚这些问题!

    虽然仍在改进中,但是现在很多人认为那是很无聊的工作或许多人都能完成监督学习模型的构建(这是一个大胆的陈述,当然远如此),今天我们可以看到,模型的构建门槛已经低到一个中学生都能够完成,但是鉴于数据标注...
    文章 2018-05-28 1934浏览量
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